В этой статье мы расскажем про базовые техники работы с Docker, а также погрузим читателя в основы докеризации приложений.

Предполагается, что читатель что-то слышал про Docker и хотел бы начать знакомство с технологией. Мы постараемся упростить этот процесс.

Сегодня мы выкладываем в опенсорс наш новый инструмент — алгоритм YaFSDP, который помогает существенно ускорить процесс обучения больших языковых моделей.

В этой статье мы расскажем о том, как можно организовать обучение больших языковых моделей на кластере и какие проблемы при этом возникают. Рассмотрим альтернативные методы ZeRo и FSDP, которые помогают организовать этот процесс. И объясним, чем YaFSDP отличается от них.

Скрам - это новый ватерфол, который все полюбили, ведь любить нужно новое и модное, а старое и не модное принято презирать. Скрам это лекарство от всех болезней, однако оно не помогает, если его неправильно принимать. Скрам это благословение и проклятие в одном флаконе, дар небес, который мы не заслужили, и наказание за грехи, которые мы не совершали. Скрам проник в самое сердце нашей индустрии, и теперь медленно убивает ее изнутри. Возникает один вопрос.

Бизнесу нужны технологии, способные обрабатывать огромные объемы данных, предоставлять релевантные рекомендации, оценивать финансовую надежность клиентов и обеспечивать эффективный поиск информации. Ключевым элементом для автоматизации рутинных задач и создании бизнес-решений на основе данных становится ML.

Ритейл, банки, технологические предприятия, компании-разработчики и все те, кто собирает большие массивы неструктурированных данных, для запуска сложных моделей могут использовать вычислительные ресурсы облака. Например, строить нейросети с помощью ML-платформы или использовать объектное хранилище для обработки Big Data.

Но чтобы грамотно использовать инструменты для работы с AI- и ML-задачами, нужно приобрести необходимо знания и навыки. Поможет разобраться в машинном обучении и инструментах для работы с ML-моделями подборка новых и высокооцененных специализированных курсов, книг и других тематических материалов.

Меня зовут Александр Гирев, я Android-разработчик и технический интервьюер. В одной компании я выполнял роль interview expert: следил за качеством собеседований, готовил рекомендации и матрицы вопросов, обучал начинающих интервьюеров.

Однажды на интервью я спросил кандидата, был ли у него опыт проведения технических собеседований. Кандидат спросил: «Что за опыт — задать пару технических вопросов?». Услышав это, я слегка подвис, ведь я считал интервью серьёзным навыком, почти искусством.

В основе статьи лежит мой опыт проведения собеседований. Расскажу про важные качества технического интервьюера, хорошие и плохие примеры фидбека и про то, как быть, если на собеседовании случился форс-мажор.

Мы продолжаем знакомить читателей с умными квартирами. В прошлый раз мы рассказывали о проекте айтишника, который хотел все сделать на Wi-Fi, но передумал.

Сегодня мы посетим квартиру руководителя строительной компании, весьма далекого от темы IT. Сергей привык раздавать указания голосом, поэтому идея управления через Алису пришлась ему по душе. И в его умном доме всем заправляет эта девушка.

Изначально закладывалась беспроводная инфраструктура Z-Wave, но из-за известных событий цена оборудования выросла, поэтому пришлось частично перейти на провода. В статье мы расскажем о получившемся в итоге гибридном решении. Ныряйте под кат.

По многочисленным просьбам делюсь своим способом сделать недорогую стационарную высоконапорную систему увлажнения воздуха. Ниже будет описана конкретная система, работающая в моей квартире с 2016 года, с фотографиями и подробностями. Похожим образом по моей рекомендации было сделано ещё с десяток подобных систем разного масштаба.

Последнюю пару лет я живу с приточной вентиляцией в городской квартире — и очень рад этому факту.

В принципе, где-то в моменте её сооружения у меня проскальзывала мысль написать об этом, подкреплённая просьбами к фотке в фейсбуке, но в силу моей лени она быстро заглохла. Однако на днях при виде поста о приточке и дискуссии в комментах к нему — кажется, это моя судьба последней недели — она воскресла из пепла снова.

Коротко о главном:
• наружное расположение компонентов ради минимального уровня шума;
• минимум ручного труда в изготовлении и монтаже;
• общий ценник существенно ниже 50 тысяч рублей (ниже 30 тысяч — на момент изготовления два года назад).

И важное. Если вы — адепт систем рекуперации, долгих инженерных расчётов и полугода проектирования, эта статья не для вас. Я — адепт золотой середины между «я сделяль» и «я задолбался».

Как я пришел к покупке приточной вентиляции для квартиры с готовым ремонтом. Как купил ее за 150к и чуть не потратил деньги зря. Статья будет полезна тем, кто планирует купить очиститель воздуха, бризер или приточку.

Артур — айтишник из Минска, который любит все технологичное и современное. После покупки новой квартиры с черновой отделкой все сомнения были отброшены: она будет умной!

Как тогда казалось Артуру, беспроводные технологии — самое передовое и удобное решение для инженерных систем умного дома. Тем более многие кондиционеры, пылесосы, приводы штор, лампы, регуляторы теплых полов и другая бытовая техника поддерживают Wi-Fi «из коробки».

Однако появились аргументы против. В итоге Артур выбрал гибридное решение, сочетающее как проводные технологии, так и Wi-Fi с Zigbee.

В статье мы расскажем о выборе Артура и инженерных системах, которые работают в его умной квартире. Интересно? Ныряйте под кат.

Очень часто в статьях про домашнюю автоматизацию на Хабре выкладывают всю техническую подноготную: на каких технологиях сделано, какие программные продукты применены. Но очень мало статей, которые показывают конкретные примеры правил автоматизации. И сегодня я хочу это исправить. 

Причина, почему таких статей мало в общем-то понятна: правила фактически раскрывают всю частную жизнь владельца и его семьи. Посмотрим удастся ли соблюсти конфиденциальность в этой статье.

А ещё в этой статье не будет сложных правил - все они достаточно простые, но в то же время закрывающие практически все сферы автоматизации. Специально для этой статьи сделаны лакшери фоточки этой однокомнатной квартиры 46 квадратных метров.

Я рассматриваю «умный дом» не как напичканное датчиками и гаджетами жилье, а как удобную и избавляющую своего владельца от рутины систему. За десятилетие увлечения гаджетами я просеял через себя сотни приборов и готов поделиться списком того, что считаю реально полезным.

Когда я только знакомился с системами контроля версий (особенно с git), я рассматривал их только как приложения, которые помогают мне хранить историю изменений моего кода. Т.е. когда случается что-то нехорошее, я могу просмотреть историю коммитов и вернуться к последнему «хорошему» состоянию кода в моем репозитории.

Но когда я начал более плотно использовать их в своей работе, я понял, что их функция шире, чем просто контроль версий, это также инструмент совместной работы, где вы описываете свою историю взаимодействия с репозиторием и делитесь ею с другими разработчиками. Именно тогда я узнал, что хорошие комментарии к коммитам (commit message) могут значительно улучшить ваше взаимодействие с другими членами команды (и не только).

В этой статье я расскажу о том, как хороший стиль написания комментариев к коммитам может помочь вам стать лучшим разработчиком, и как общепринятые коммиты (conventional commits - соглашение о семантике комментариев к коммитам, которое я использую и рекомендую вам) упростят и улучшат ваш процесс написания комментариев к коммитам.

Скрипты на Bash. Как много в этом слове. Любому разработчику рано или поздно приходится их писать. Почти никто не скажет "да, я люблю писать bash-скрипты", и поэтому этой теме уделяют мало внимания.

Я не буду пытаться сделать из вас эксперта в Bash, а просто покажу минимальный шаблон, который поможет сделать ваши скрипты более надежными и безопасными.

Привет! Меня зовут Даир, я Data Scientist. Эту статью мы писали вместе с Санжаром, моим коллегой, который тоже занимался проектом. Мы расскажем, как научили понимать любые клиентские запросы уже разработанным ранее в Beeline чат-бота.

Фраза «понимание клиента» для нас значит следующее: клиент пишет текстовый запрос с описанием своей проблемы, если чат-бот может уловить суть проблемы, ее тематику и намерение, мы считаем, что мы справились со своей задачей. Намерение клиента в текстовом запросе мы называем «интент» (intent).

Прошлый год в Computer Vision запомнился тем, что появилось множество больших претрейненных сетей (Fondation Models). Самая известная - GPT4v (ChatGPT с обработкой изображений).
В статье я попробую простым языком объяснить что это такое (для тех кто пропустил), как меняет индустрию. Какие задачи стало проще решать. Какие продукты появились в последнее время и появятся в будущем.
И можно ли уже выгнать на мороз лишних "ресерчеров"?!